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2009-12-14
找到一个大于100的时间序列数据集,留最后5个作为比较值。
1.    画出时间序列图,是否稳定?是否需要稳定性转换?
2.    把时间序列转化为稳定序列
3.    根据样本的ACF(自相关函数),PACF(偏相关函数), EACF(延伸自相关函数)分别指出可能的模型 AR, MA,   
        ARMA, ARIMA
4.   对于每一个指出的模型,
      A) MLE(最大似然估计量)方法估计参数
      B)  LJUNG-BOX测试检查模型是否合适。尝试几个不同的K
      C)  用过度参数化的方法检查模型是否合适(步骤:1.检查更简单的模型是否拟合;2. 过度拟合,根据残留误差延
       伸模型,例如在拟合MA(1)模型后,在步差为2的残留误差中仍有较大相关性,应延伸到MA(2)模型而非ARMA
              (1,1)模型)
       D)   如果不足够,建议几个其他的模型
       E)   检查其他模型
5.  AIC选择1个模型

如果有人能够做出这几个题目,绝对重谢!具体详谈; QQ: 791466001
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2009-12-15 00:17:22
首先,Unit root test或者Correlogram,看data是否稳定序列。如果是,开始估计模型。不是用1st difference转化,再做一次test,直到成为稳定序列。接下用ARIMA估模型时看ACF和PACF的值是否小于2/n sqar, 也就是看有没有spike。如果前面有转化过的稳定序列,这里就不可能是ARMA。做出的模型要Diagnosis,就是检查残留,同样是看spike或LJUNG-BOX test,如果LJUNG-BOX test显著,则返回模型去掉相应的AR或MA的值,重新检验。
你没有把题目发来,但感觉就是用ARIMA估一个模型的基本步骤。仓促回答一下,如果有不明白的,再问吧。
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2009-12-15 11:55:46
非常感谢楼上的,你解释的非常好,看来你绝对是个行家了! 我吧题目发到你邮箱里了,方便的时候看一下,万分感谢!
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2009-12-15 11:56:31
2# alohayanran

万分感谢,解释的非常好!我把题目发到你邮箱了,方便的时候看下! 具体事宜详谈好吗?
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2009-12-19 05:40:34
2# alohayanran 很强,你是对计量经济很有研究么?可否问一些其他关于计量方面和SAS方面的问题?
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